numpy.loadtxt

numpy.loadtxt(fname, dtype=<type 'float'>, comments='#', delimiter=None, converters=None, skiprows=0, usecols=None, unpack=False, ndmin=0) [source]

Загрузка данных из текстового файла.

Каждая строка в текстовом файле должна содержать одинаковое количество значений.

Параметры:

fname : файл, str или pathlib.Path Файл, имя файла или генератор для чтения. Если расширение файла .gz или .bz2, файл сначала распаковывается. Обратите внимание, что генераторы должны возвращать байтовые строки для Python 3k. dtype : тип данных, необязательно Тип данных результирующего массива; по умолчанию: float. Если это структурированный тип данных, результирующий массив будет одномерным, и каждая строка будет интерпретироваться как элемент массива. В этом случае количество столбцов должно соответствовать количеству полей в типе данных. comments : str или последовательность, необязательно Символы или список символов, используемые для обозначения начала комментария; по умолчанию: ‘#’. delimiter : str, необязательно Строка, используемая для разделения значений. По умолчанию это любой пробел. converters : dict, необязательно Словарь, сопоставляющий номер столбца с функцией, которая преобразует этот столбец в число с плавающей точкой. Например, если столбец 0 — строка даты: converters = {0: datestr2num}. Преобразователи также могут использоваться для предоставления значения по умолчанию для отсутствующих данных (но см. также genfromtxt): converters = {3: lambda s: float(s.strip() or 0)}. По умолчанию: None. skiprows : int, необязательно Пропустить первые skiprows строки; по умолчанию: 0. usecols : int или последовательность, необязательно Столбцы для чтения, где 0 — первый. Например, usecols = (1,4,5) извлечёт 2-й, 5-й и 6-й столбцы. По умолчанию, None, все столбцы читаются. Добавлена в версии 1.11.0. Также при чтении одного столбца можно использовать целое число вместо кортежа. Например usecols = 3 читает четвёртый столбец так же, как и usecols = (3,)`. unpack : bool, необязательно Если True, возвращаемый массив транспонируется, так что аргументы могут быть распакованы с помощью x, y, z = loadtxt(...). При использовании структурированного типа данных возвращаются массивы для каждого поля. По умолчанию False. ndmin : int, необязательно Возвращаемый массив будет иметь как минимум ndmin измерений. В противном случае одномерные оси будут сжаты. Допустимые значения: 0 (по умолчанию), 1 или 2. Добавлена в версии 1.6.0.

Возвращаемые значения:

out : ndarray Данные, считанные из текстового файла.

См. также

load, fromstring, fromregex

genfromtxt

Загрузка данных с обработкой пропущенных значений, как указано.

scipy.io.loadmat

читает файлы данных MATLAB

Примечания

Эта функция предназначена для быстрого чтения простых файлов с форматом. Функция genfromtxt предоставляет более сложную обработку, например, строк с пропущенными значениями.

Добавлена в версии 1.10.0.

Строки, созданные методом Python float.hex, могут использоваться в качестве входных данных для чисел с плавающей точкой.

Примеры

>>> from io import StringIO   # StringIO behaves like a file object
>>> c = StringIO("0 1\n2 3")
>>> np.loadtxt(c)
array([[ 0.,  1.],
       [ 2.,  3.]])

>>> d = StringIO("M 21 72\nF 35 58")
>>> np.loadtxt(d, dtype={'names': ('gender', 'age', 'weight'),
...                      'formats': ('S1', 'i4', 'f4')})
array([('M', 21, 72.0), ('F', 35, 58.0)],
      dtype=[('gender', '|S1'), ('age', '<i4'), ('weight', '<f4')])

>>> c = StringIO("1,0,2\n3,0,4")
>>> x, y = np.loadtxt(c, delimiter=',', usecols=(0, 2), unpack=True)
>>> x
array([ 1.,  3.])
>>> y
array([ 2.,  4.])